Erhöhte Kundenbindung mittels Persona Clustering System

Unternehmen suchen kontinuierlich nach Wegen, die Kundeninteraktion und -bindung zu verbessern sowie ihren Umsatz zu steigern. Der Schlüssel liegt dabei in der effizienten Nutzung der vorliegenden Daten. Ein etablierter europäischer B2B-Händler stand vor der Herausforderung, aus seinen umfangreichen Kunden- und Unternehmensdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um effektivere Marketing- und Vertriebsstrategien zu entwickeln.

Die Lösung bestand hierbei in der Implementierung von Persona Clustering, einem fortschrittlichen Ansatz zur Kundensegmentierung mittels Machine Learning.

In diesem Use Case erfahren Sie, wie Sie:

  • die automatisierte Kundensegmentierung für die Umsetzung präziser Marketingstrategien nutzen
  • den Aufwand durch automatisierte Pipelines und einen zentralen Feature Store auf ein Minimum reduzieren
  • Ihre Kundenbindung durch maßgeschneiderte Angebote erhöhen und darüber Ihren Umsatz steigern

Viele Daten, jedoch wenig Erkenntnisse

Unser Kunde gehört zu den größten B2B-Händlern für Büro, Lager und Betrieb im europäischen Markt mit einem Kundenstamm von über 1 Million und einem Sortiment von mehr als 200.000 Produkten.

Seit Jahren sammelt er Daten und übermittelt diese zur Verarbeitung externen Dienstleistern mit dem Ziel, wertvolle Kenntnisse über Kunden und ihre Bedürfnisse zu gewinnen. Anhand dessen sollen Marketing- und Vertriebshandlungen personalisiert werden.

Allerdings verfügen die Analysen externer Dienstleister über kein Insiderwissen zu den Kunden. Ohne die Berücksichtigung dieser zentralen Parameter war es unserem Kunden nicht möglich, seine Zielgruppe exakt einzuschätzen und effektive Strategien zu planen.

Herausforderungen unseres Kunden

Unzusammenhängende Datensilos

Verschiedene Datenquellen und -formate mussten integriert und bereinigt werden, was zeitaufwendig und fehleranfällig ist.

Manuelle Segmentierung

Fehlende Automatisierungen führten zu subjektiven und inkonsistenten Kundensegmentierungen, was ungenaue Marketingstrategien zur Folge hatte.

Mangelnde Personalisierung

Die Kundenbindung litt unter generischen Angeboten und Marketingaktionen, weil detaillierte Kundeneinblicke fehlten.

Warum intelligentes Persona Clustering?

Gemeinsam mit unserem Kunden entschieden wir die Umsetzung des Persona Clustering Systems. Den fortgeschrittenen Ansatz zur Kundensegmentierung implementierten wir für optimale Ergebnisse aufbauend auf der in einem vorherigen Use Case bereits umgesetzten Datenplattform auf Databricks.

Das Ziel war die automatische Bildung von Kunden-Clustern und die Zuweisung jedes Kunden oder Interessenten zu einem dieser Cluster. Die Umsetzung verlief in den folgenden Schritten:

1. Einrichtung eines Feature Stores
Ein zentraler Speicherort für Features, die nicht nur für das Persona Clustering, sondern auch für zukünftige Use Cases auf Databricks verwendet werden können. Der Arbeitsaufwand für Folgeprojekte wird so minimiert.

2. Automatisierte Pipelines
Zur Datenaufbereitung, der Beladung des Feature Stores, dem Training der Modelle und dem Scoring entwickelten wir automatisierte Pipelines auf Basis von Delta Live Tables. 

3. Clustering-Algorithmus
Unter Verwendung des RFM-Prinzips (Recency, Frequency, Monetary) und statischer Kundendaten bauten wir einen Machine Learning-basierten Clustering-Algorithmus auf. Die Clusterbildung basierte auf Kundentransaktionsdaten, der Branche und der Größe der Kunden. 

Erfolgreiches Persona Clustering in 3 Schritten

1.

Planung

Wir definieren Ziele und Anforderungen, binden Ihre Stakeholder ein und wählen Technologie sowie Architektur aus.

2.

Implementierung

Die Dateninfrastruktur wird vorbereitet, Funktionalitäten entwickelt sowie Automatisierung und Integration sichergestellt.

3.

Optimierung

Auf Basis von Testing, Monitoring und Ihrem Feedback erfolgt die stetige Optimierung, Dokumentation und Schulung.

Die Ergebnisse unseres Kunden

Automatisierte Segmentierung

Die Daten- und Machine Learning-Pipeline ermöglicht ein vollständig automatisiertes Persona Clustering. Kunden  werden bei jeder Interaktion präzise zugeordnet, was effiziente und präzise Marketingstrategien ermöglicht.

 

Anpassungsfähige Datenplattform

Ein zentraler Speicherort für Features unterstützt nicht nur die aktuelle Cluster-Zuordnung. Er bildet auch eine solide Basis für zukünftige Projekte, was die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des Unternehmens steigert.

 

Fehlerminimierung & Datensicherheit

Automatisierungen eliminieren Fehler in der Datenaufbereitung und verbessern die Sicherheitsstandards. Das führt zu einer effizienteren Kundenansprache, zu einer stärkeren Kundenbindung und langfristig erheblichen Umsatzsteigerungen.

 

Das ermöglicht intelligentes Persona Clustering: 

  • Zielführende Marketingstrategien durch die präzise Zuordnung von Kunden zu Clustern
  • Erhebliche Effizienzsteigerungen durch automatisierte und fehlerfreie Datenaufbereitung
  • Höhere Kundenbindung durch maßgeschneiderte Angebote und verbesserte Kundenansprache

Möchten Sie auch mittels Persona Clustering neue Marketing- und Vertriebserfolge erzielen? Sprechen Sie mit uns!

Profilbild von Vinzent Wuttke Leiter Business Development Datasolut GmbH
Vinzent Wuttke
Leiter Business
 Development

Ihr Ansprechpartner

Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.

In diesem Gespräch erfahren Sie:

  • Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
  • Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
  • Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
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